視覺失真與圖像信息隱藏的研究.pdf

1、信息社會，數據無處不在。如何安全的分發(fā)和訪問數據，日益重要。信息隱藏能夠不引起監(jiān)聽者或者攻擊者察覺的將信息隱匿于載體之中，可以不增加通信負擔，因而常用于數字版權管理、隱蔽通信和通信數據糾錯等方面。信息隱藏必須滿足失真約束條件，在水印的不可見性和魯棒性之間尋求最佳平衡。于是，對于以圖像為載體的水印系統(tǒng)，確定合理的視覺失真約束條件至關重要。 本文從視覺感知機理出發(fā)，提出了層次化、多通道的視覺失真模型。將視覺失真分為信號層失真和內容層

2、失真，內容層失真又分為紋理失真和結構失真。對這幾類失真分別建模，以指導嵌入水印過程中的圖像失真控制。為此，本文從四個方面展開研究： 第一，信號層失真。前人研究表明：在兩幅圖像的刺激下，如果復雜細胞的視覺皮層神經元保持響應相同，那么人腦難以察覺兩幅圖像之間的差異。據此，本文通過獨立子空間分析來模擬神經元響應，提出借助具有能量無損特點的角度量化調制方式將水印嵌入到圖像的獨立子空間系數中。該方案一方面具有天然的低失真特點，另一方面得益

3、于角度量化機制而能夠抵御圖像的亮度縮放攻擊。 第二，圖像的結構與紋理分解。結構和紋理是視覺信號特有的兩類成分。結構體現為圖像的大尺度的、連貫的邊界和輪廓，它表達場景的概貌和景物的形態(tài)；紋理反映為零碎的、有規(guī)律或無規(guī)律的信號抖動區(qū)域或者平整的區(qū)域，它表現景物表面的質地和光影效果。區(qū)分圖像的結構和紋理是討論內容層失真的基礎。本文依據稀疏編碼原則，改進了基于基元競爭性表達的圖像分解方法，以滿足后續(xù)失真分析和水印算法的需要。 第

4、三，紋理失真。圖像紋理一直被認為是適合信息隱藏的區(qū)域。紋理感知的心理學研究和計算機圖形學的紋理合成研究表明：特征的高階統(tǒng)計量是紋理辨識的關鍵因素。然而在實踐中，高階統(tǒng)計量的非線性特性使得它難以作為失真度量指導水印嵌入。為此，本文采用統(tǒng)計特征設計了線性的失真度量近似方法，在其指導下嵌入水印，能夠充分的提高水印嵌入強度，從而提高水印的容量。 第四，結構失真。正如幾何攻擊所展現，圖像扭曲有時并不造成明顯失真，這說明存在一個關于圖像結構

5、的無失真空間。利用這個空間可以輔助嵌入水印，并使水印具有抗合謀攻擊的能力。結構感知的相關理論指出，人類對大范圍結構信息的感知要優(yōu)先于或者敏感于局部的結構信息。本文依據大尺度優(yōu)先原則來定義圖像的結構失真，并充分的扭曲圖像，以達到嵌入水印的目的。 本文在提出的視覺失真理論的基礎上，改進了圖像水印算法的性能。圖像水印被納入到能量最小化的框架之下，成為了在不可見性和魯棒性二者之間尋求平衡的雙目標優(yōu)化問題。該框架一方面兼顧了紋理失真和結構